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基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法
  • ISSN号：1001-5965
  • 期刊名称：北京航空航天大学学报
  • 时间：2014.10.15
  • 页码：1366-1371
  • 分类：V328[航空宇航科学与技术—人机与环境工程] TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]中国民航大学计算机科学与技术学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(61301245,61201414,61202018);国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合基金资助项目(U1233113,61179063);中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资助项目(ZXH2012N001)
  • 相关项目：枢纽机场终端区航班协同调度模型及快速智能优化算法研究
作者： 高小霞|霍纬纲|冯兴杰|
关键词： 飞行品质监控, 模糊关联分类器, 超限事件, 遗传算法, 诊断模型
中文摘要：

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于"黑盒"模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LSSVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.

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期刊信息
  • 《北京航空航天大学学报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:
  • 主办单位:北京航空航天大学
  • 主编：赵沁平
  • 地址：北京市海淀区学院路37号
  • 邮编：100083
  • 邮箱：JBUAA@buaa.edu.cn
  • 电话：010-82315594 82338922
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-5965
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  • 第二届全国优秀科技期刊评比三等奖,全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...
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